宣言」を定め、その実現に向けて2018年に中期経営戦略の中で6つの「beyond宣言」を掲げました。そのひとつが「スタイル革新宣言」です。challenge(エンパワードチャレンジ)」という全社プロジェクトで手掛ける9つのライフスタイル革新のひとつとして「AIエージェント」に力を入れることを決めました。当社のビジョンや中期戦略を実現する上で、非常に重要な位置づけを担っています。daizTM(マイデイズ)」は、新しいコミュニケーション文化の創造に大きく寄与しています。従来、通信業界のビジネスモデルは携帯電話の契約者数が重視されてきましたが、既に大手通信キャリアは日本の人口を超えるほどの契約者数を抱えています。飽和した市場の中で、ドコモは回線契約をベースとしたサービスだけではなく、回線契約を持たないお客さまでもdアカウントを取得すればご利用いただける、会員サービスの拡充を推進しています。daizTM」というサービスです。私たちはその対話AIエージェントの構築・整備を担当しています。現在、お2人はどのような業務を担当していますか。私はマーケティングメディア部のポータルビジネス担当という部署に所属し、NTTドコモのポイント会員組織である「dポイントクラブ会員」向けのメディア運営に携わる業務を行っています。daizTM」もお客さまが接するメディアのひとつという位置づけです。daizTM」では「対話」部分を担当し、月々の請求金額やdポイントの残高、それに加えてFAQなどの問い合わせに応答するチャットボットなどのソリューション全般を担当しています。私はドコモ・サポートというグループ会社に所属し、インフォメーションセンターやオンラインによるカスタマーサポートを担当しています。daizTM」のチャットボットの運用、シナリオ・動線設計、FAQ管理などを担当しています。daizTM」の課題についてお教えください。daizTM」には既存のチャットボットが搭載されていました。既存のチャットボットはFAQの数を一定数まで増やすと、回答精度が下がってしまうという課題を抱えていました。当時300問程度のFAQが搭載されていましたが、当社が必要とするFAQ数としては全く足りていませんでした。実はNTTドコモ全体で、10,000件以上のFAQが存在します。公式のFAQだけで1,000問近く、それに加えて「d払い」「dポイントクラブ」などサービスごとに各100~200問のFAQが存在していました。既存のチャットボットはFAQの数が増えるほど、FAQ追加やメンテナンスの工数が増大する課題がありました。カスタマーサポート全体としては、どのような課題がありましたか。これまでわからないことがあった際、ドコモの公式サイトに掲載されている「よくあるお問い合わせ」ページや、コールセンターに電話をかけて解決するお客さまが大半でした。そこに、AIエージェントで問い合わせに答えられるようになれば、新たな問い合わせ窓口ができるに等しく、より多くのお客さまに対応できるようになると考えました。新たなチャットボットを選定する上で、どのような点を重視しましたか。当社のニーズに合う3社のチャットボットを候補に上げました。チャットボットの回答精度、チューニングやメンテナンスに必要な運用工数、運用含めたトータルコストの3点を軸に比較検討しました。回答精度の比較においては社内でユーザーテストを行い、リアルな回答精度の比較を行いました。Chatbot導入前のチャットボットはキーワードマッチング型でした。一般的にキーワードマッチング型では、大量のFAQを追加し新しくFAQを追加した際に他の質問文に干渉して精度が低くなる傾向があります。Chatbotは機械学習型のため、キーワードマッチング型の課題をシステム側ですべて調整してくれるため、大幅に工数が抑えられる期待が持てました。実際に運用を行う私たちのチームは、派遣社員3人、社員2人で構成されています。どのメンバーもこの業務に関わるようになってはじめてチャットボットの勉強をした者ばかりで、エンジニアではありません。Chatbotの管理画面では、運用やチューニングに必要な要素が全て整理されているため、そうしたメンバーでも使いこなせそうだと感じました。Chatbotの精度は既存チャットボットより非常に高く、さらにコストの観点でも、ライセンス料金と運用工数を合計した総コストが最も低いことが明確になりました。Chatbotの導入を決定しました。回答精度の比較では、どのようなユーザーテストを行いましたか。チャットボット業務に携わっていない40人の社員をピックアップし、ユーザーテストを実施しました。Chatbotが様々な言い回しの質問に正しく回答できるかについて、性能評価を行いました。ユーザーテスト参加者には、登録されているFAQの質問文に対して、様々な言い回しでテストユーザー1人につき10回ずつ質問を投げかけてもらいました。携帯電話が故障した、というシチュエーションなら「携帯電話、故障した、補償使える?」「修理するにはどうすればいい?」といった、登録していない質問文をあえて投げかけてもらうようにしましたね。Chatbotの精度が大幅に高いことが実証されました。チューニングしていない初期状態でも88%の回答精度、その後チューニングした結果、99%まで回答精度を向上できたため、自身を持ってお客さま向けにリリースできました。Chatbotの対話エンジンをどのようにご活用いただいていますか。導入当初はドコモホームページに掲載されている公式FAQに応答できるチャットボットとしてスタートしたのですが、現在は「d払い」や「dポイントクラブ」、契約内容の変更手続きを行う「オンライン手続き」のサイトなどに関する問い合わせに応答できるよう拡張しています。このチャットボットを様々なサイトからも同時にアクセスできるよう様々な場所にリンクを設置しています。Chatbotを有効活用して、少ない工数でより多くのお客さまのご要望にお応えできる体制を整えています。導入からオンボーディングに至るまで、PKSHAの方々のサポートが万全だったことが特に印象的です。導入する際は、もともと300問ほどあったFAQを、720問に増やしました。最初に導入する際、720問のFAQをすべてPKSHAのコンサルタントにお渡しして、すべて初期チューニングしていただいたため、私たちが手を動かす必要はほぼありませんでした。今では1,000問を超えるFAQを取り揃えることができています。導入時は、FAQの整備と同時に社内のセキュリティ診断を通さねばなりませんでしたが、その回答作成や書類整備も、PKSHAのコンサルタントのみなさんが全面的にバックアップしてくださいました。そのおかげで、通常3カ月かかるセキュリティ診断のプロセスを、1カ月足らずで進めることができました。APIの仕様書が用意されており、PKSHAのエンジニアの方々から手厚い技術サポートをいただきました。その結果、導入決定からリリースまで3カ月足らずで進めることができました。Chatbotにリプレイスする前は達成が難しい水準でした。Chatbotを導入してすぐに70%を達成し、いまではチューニングの結果、83%まで自己解決率を高めることができています。運用工数が劇的に減少していまして、リプレイス前と比べると2〜3人月の運用工数削減に至っています。導入後も、速いペースで機能追加がされています。Chatbotを利用している他社のリクエストで便利な機能が追加されていくのも、SaaSならではの利点だと感じます。Chatbotを使ってみたいというオーダーがたくさん寄せられています。Chatbotを導入することが決まりました。他部署に広げていくためにも、チャットボットのみならず、コールセンターの負荷が軽減できた、着電数を減らすことができたといった副次的な効果も見ていきたいですね。チャットボットで解決しきれない質問をいだたいた場合は、シームレスに有人チャットへ接続する体制も整えたい。最終的には、カスタマーサポートのDXを実現し、有人チャットとAIによるチャットボットのハイブリッド型カスタマーサポートを実現したいと考えています。